“理解”成人工智能对语音反馈的待破之题

　　在5月8日的谷歌年度开发者大会上，谷歌语音助手Google Assistant打电话帮用户预约剪发服务和预定餐厅的录音让人印象深刻。同样，微软的人工智能语音助手小娜也能够预订会议室，和与会人员打招呼。不过，在微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文看来，如今的人工智能无法进行归纳和理解，只知道根据输入导出结果。在接受《21世纪经济报道》采访时洪小文表示，目前，人工智能对语音的反馈包括三个阶段：识别、理解和提供服务。当下人工智能的主要难点在于“理解”，因为需要人工智能去理解的内容本身拥有无穷的组合，没有精确的模型，于是就无法用建模的模式去解决。

　　洪小文说：“今天，无论是语音识别、文本翻译、或是计算机视觉等技术所支撑的人工智能，都没有真正理解信息的含义。它们只是在匹配预设的模型。”他认为，今天的AI只是一个黑盒，也就是说，人工智能无法归纳和理解，只知道根据输入导出结果，但“理解”这件事本身是一个白盒，也就是人类拥有的能力：不仅理解了接受的信息，还可以对本身不了解的信息进行猜测，部分理解其含义。这点对于今天的AI来说非常难，需要更新的技术才能解决。

　　不过，黑盒也有自己的好处。洪小文介绍，从某个角度来说，黑盒不会存在偏差，是什么就是什么，非常公平。一些推理过程中需要白盒的系统，但这种推理存在着某种既定立场，比如人们对有争议的问题多少会有一些偏见，这些偏见来自于每个人的既定立场。在这些立场下推理出的东西必然会有所偏颇，但黑盒就不会，怎样输入就怎样输出。

　　洪小文认为，当前的合理状态应该是人工智能+人类智能（AI+HI），AI致力于流程性分析，人类负责深度分析、理解和创造。

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，理解力是人类独有的特性，除了通过学习对已知内容进行持续的理解，还包括预测、推断等行为。同时，理解力也是个体实现独立思考的标志。时下，人工智能需要突破的是“理解”这一关隘。如果能够攻破此关，人工智能将成为独立的智能个体，与人类在思维运行方面的差距进一步缩小。若此，智能机器将实现独立成长，而人类与智能机器的关系将会被重新定义。

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